import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 假设我们有一个简单的卷积神经网络模型
class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)  # 输入通道1，输出通道20，卷积核大小5x5
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)     # 池化窗口大小2x2，步长2
        self.conv2 = nn.Conv2d(20, 50, 5) # 输入通道20，输出通道50，卷积核大小5x5
        self.fc1 = nn.Linear(4*4*50, 500) # 全连接层，输入特征数根据前面层计算得出
        self.fc2 = nn.Linear(500, 10)     # 输出层，10类分类问题

    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 4*4*50)  # 展平操作，为全连接层做准备
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 假设有一些模拟数据（这里用随机数据代替）
# 注意：在实际应用中，你需要用真实的数据集替换这部分
input_tensor = torch.randn(1, 1, 32, 32)  # 假设输入是1张32x32的灰度图
target = torch.randint(0, 10, (1,))       # 假设是10分类问题

# 创建模型、定义损失函数和优化器
model = SimpleCNN()
if torch.cuda.is_available():
    model = model.cuda()  # 将模型移动到GPU上
    input_tensor = input_tensor.cuda()  # 将输入数据也移动到GPU上

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

# 训练模型（这里只迭代一次作为示例）
optimizer.zero_grad()  # 梯度归零
output = model(input_tensor)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()  # 反向传播计算梯度
optimizer.step()  # 更新权重

print(f"Loss: {loss.item()}")
